Featured Snippets: Impacto en una estrategia de búsqueda por voz [caso de estudio]

A principios de marzo tuve la oportunidad de participar en Verona en el Congreso de SEO & Content Marketing, SEO&Love, donde recogí la importancia de diferenciar cómo el consumidor accede a la información a través de asistentes virtuales, y cómo en función del dispositivo utilizado, no siempre se tiene la misma precisión, junto a esto, se presentaron los resultados de un caso de estudio llevado a cabo con una aseguradora española, donde el objetivo era ver el impacto que tienen los contenidos en posición 0 ó featured snippets en los resultados de una búsqueda por voz, tanto en smart speakers como en smartphones usando los asistentes de voz Google Assistant y Alexa.

Principales aspectos que recogí en la presentación y que se deberían valorar si se quiere llevar a cabo una estrategia de voz como marca/anunciante con contenidos indexados procedente de buscadores:

Asistentes de voz instalados

Para poder llevar a cabo una estrategia de voz, es importante prestar atención a la forma en la que interactúan los usuarios con los asistentes, cómo éstos devuelven la información, y dónde tienen el mayor nivel de despliegue, esto ayudará a ver el esfuerzo que hay que hacer y los potenciales resultados que se pueden esperar. Ver la base instalada de asistentes de voz en dispositivos, da una magnitud de dónde se debería poner el esfuerzo a la hora de desarrollar aplicaciones de voz (skills/actions) y optimizar desde el lado de buscadores  (a nivel orgánico).

Número de asistentes de voz instalados en dispositivos. Fuente: Voicebot.ai

Actualmente Google Assistant tiene presencia en más de mil millones de dispositivos, esto sería suficiente argumento para que marcas/anunciantes pusiesen foco en él, sin embargo, el sumatorio de Siri, Cortana y Alexa también reflejan un cifra similar de consumidores de asistentes de voz bajo sus entornos, y por tanto, relevantes para ser tenidos muy encuenta de cara a desarrollos/optimizaciones.

Dispositivos con mayor nivel de crecimiento

La tendencia que consumo de dispositivos que incorporan asistentes de voz, está enmarcada en dos entornos claros para los próximos años, los smartphones y los dispositivos categorizados como el Internet de las cosas (IoT).

Esta estadística muestra la cantidad de dispositivos conectados (Internet of Things, IoT) en todo el mundo desde 2015 hasta 2025. Para 2020, se prevé que la base instalada de dispositivos de Internet of Things crezca a casi 31 mil millones en todo el mundo. Se proyecta que el mercado global de Internet de las cosas tendrá un valor de más de mil millones de dólares anuales a partir de 2017 en adelante. Fuente: www.statista.com

Número total de usuarios de teléfonos móviles en todo el mundo desde 2015 hasta 2020. En 2019, se prevé que la cantidad de usuarios de teléfonos móviles alcance los 4,68 mil millones. Fuente: www.statista.com

Ver cómo está evolucionando el hardware sobre el que se incorpora el software que usan los usuarios para tener la experiencia de voz, ayuda a ver la oportunidad que puede tener una marca a la hora de desarrollar/optimizar.

Tipología de búsquedas por dispositivo

Si bien estos son datos del comportamiento del usuario norteamericano, se ve claramente la diferencia del consumo de búsqueda por voz en smartphones vs smart speakers, y esto impacta directamente sobre qué tipo de búsquedas se hacen desde diferentes dispositivos.

Mientras que la búsqueda por voz a través de smartphones se centra en realizar preguntas genéricas, dónde encontrar un sitio, o informarse sobre un producto antes de comprarlos, en los smart speakers el usuario realiza preguntas genéricas, o incluso si está interesado en recetas para cocinar, pero el foco principal de la interacción se realiza a nivel de comandos.

Casos de uso de los Asistentes de Voz incorporados en dispositivos móviles. Fuente: voicebot.ai

Casos de uso de los Asistentes de Voz incorporados en altavoces inteligentes. Fuente: voicebot.ai

Por tanto, si queremos impactar a un usuario que está dentro del ecosistema de Google y utiliza Google Assistant en su móvil y/o en su smart speaker, qué debemos saber sobre los resultados que presenta Google y cuales son óptimos para ser leídos por el asistente.

Tipología de Resultados que leen los Asistentes de Voz procedentes de Buscadores

Actualmente, la tipología formatos que usa Google para ser leídos son principalmente: los featured snippets, knowledge graph, SERP’s hasta un top 5-7 y resultados de places/local, desde un punto de vista de SEO, sólo vamos a poder influir realmente sobre los featured snippets, algunos SERP’s y los resultados locales.

Los tres principales formatos que tienen los featured snippets y son leídos son: de lista, de párrafo y de tabla; en el caso de los resultados locales, éstos se van a poder gestionar a través de las ‘fichas de negocio‘ que tienen las principales plataformas (Google, Bing y Apple).

Por tanto, teniendo en cuenta la forma de interactuar por voz con los asistentes ¿dónde hay que trabajar la oportunidad de visibilidad orgánica?, la oportunidad está en cómo podemos influir en las respuestas, y para esto tenemos que aplicar los tres principios de optimización SEO: Aspectos técnicos, aspectos semánticos y aspectos de popularidad, ¿hay que hacer algún tipo de optimización adicional para voz? no, en realidad no, lo que realmente vamos a tener que hacer es entender mucho mejor los procesos de intención de búsqueda y dar respuesta de forma precisa y clara desde los entornos digitales.

Impacto de los Featured Snippets en los resultados por voz

Desde el Área de Orgánico (SEO) de T2O media, analizamos cómo los featured snippets de una aseguradora española tienen presencia en una búsqueda por voz cuando se usa Google Asisstant y Alexa,  y cómo impactan a nivel de tráfico. Para ello, analizamos 189 palabras clave que generan más de 35.000 búsquedas mensuales y que posicionaban 25 URL en posicion 0.

Para sabe qué aspectos técnicos, semánticos y de popularidad pueden estar influyendo en el posicionamiento de este contenido que es leído, utilizamos 10 puntos de referencia (We Analyzed 10,000 Google Home Results. Here’s What We Learned About Voice Search SEO How to Earn Google Featured Snippets for Mobile: Large-scale Study). ¿Qué características cumplen las urls que se posicionan?

• El 100% está en RWD (Responsive Web Design).
• El 100% están bajo protocolo HTTPS.
• El Mobile Score cuya ponderación procede de la herramienta PageSpeed de Google está en un 72/100.
• El 100% de la páginas cargan en 4 segundos.
• El promedio de palabras utilizadas en cada documento es de 1.615 palabras.
• La palabra clave principal de las urls posicionadas no se encuentra en el título de la pagina, es decir, no es relevante.
• El 100% de las páginas llevan datos estructurados para ayudar a entender el significado del contenido.
• El volumen de palabras leídas para responder a la pregunta es de 44 (la longitud de la respuesta forma parte de las guías de calidad de voz de Google).
• La autoridad de las páginas posicionadas es de 35/100 y de dominio de 80/100 utilizando como referencia la herramienta Ahrefs.
• La compartición social que tienen las páginas es irrelevante, más del 55% de las URLs no tienen ningún tipo de compartición social.
• La tipología de featured snippets que nos han ayudado a posicionar el contenido son en un 87% de ‘Lista’.
• El tipo de pregunta que activa la respuesta, empiezan en un 80% por ‘Cómo’.
• Google Assistant es mucho más preciso en el uso vía smartphones vs smart speakers, sobre la base de la misma pregunta, un 44% de las preguntas no tenían respuesta en smart speakers.

Tras este análisis, la pregunta es, ¿Qué beneficios ha tenido el posicionamiento de los featured snippets para estas 189 palabras clave?

En el periodo del 1 de enero de 2018 – 1 de enero de 2019 hubo un incremento del 225% de tráfico en móvil (sesiones) con respecto al periodo anterior, y un 109% en escritorio en el mismo periodo.

Incrmento del número de sesiones multidispositivo

La siguiente pregunta sería, ¿cuánto de ese tráfico pertenece a voz  de voz? No lo podemos saber, inferimos que debido al incremento de uso de móvil y la incorporación de Google Assistant en estos dispositivo, la voz está empujando el incremento de tráfico al sitio web. Es decir, tras escuchar un resultado, el usuario puede estar haciendo click para saber más sobre la búsqueda.

La principal reflexión de estos resultados es que realizar un esfuerzo de optimización orgánico para tener presencia en un resultado de búsqueda por voz, a día de hoy únicamente ayuda a generar volumen de audiencias, y que éstas puedan ser utilizadas en otros contextos publicitarios (ej. remarketing, clusters, etc), sin tener en cuenta la potencial pérdida de tráfico directo al sitio, ya que él usuario ha ‘satisfecho su necesidad de voz’.

Conclusiones

Por tanto, qué aspectos se deberían considerar de cara impactar con los resultados de búsqueda procedente del contenido indexado de los buscadores:

• Pasamos de un entorno GUI (Graphical User Interface) cuyos objetivos para dar respuesta pueden ser largos o cortos, a un entorno VUX (Voice UX), donde los objetivos para dar respuesta tienen que ser breves, sin ambigüedades.
• No hay una optimización específica para la voz para los activos digitales, pero si es importante prestar atención a aspectos técnicos que impactan en el rendimiento del sitio, y a los procesos de intención de búsqueda de la audiencia.
• El entorno de voz es menos controlado, por tanto, hay que analizar en qué está interesada la potencial audiencia. Pasamos de controlar volumen de búsquedas, a entender intención de búsqueda.
• El término de micro-momentos acuñado por Google hace años, coge aun más fuerza respondiendo a preguntas como: I-want-to-know, I-want-to-do, I-want-to-go y I-want-to-buy.
• Hay que saber que sólo vamos a poder impactar sobre preguntas generalistas. Las preguntas cuya intención están orientadas a la conversión y/o ayudar a tomar decisiones (ej. ‘el mejor’) todavía no tienen una capacidad de respuesta óptima.
• A la hora de desarrollar contenido, tenemos que cambiar el chip, pasamos a otra interfaz de búsqueda, y por tanto es importe responder a micro-interacciones, ser concretos y concisos en la respuesta, entender quién es el consumidor y cómo habla, las respuestas tienen que resolver una duda.
• Entender cómo el usuario verbaliza la pregunta, y en función de ésta, qué tipos de resultados puede leer el asistente de voz.
• Marcar el contenido que desarrollamos a través de lenguajes de etiquetado schema.org/J-SON (dar significado a la información).
• Saber que tendremos un alto grado de personalización de los resultados que obtengamos por voz. En buscadores como Google, ésta queda controlada a través de MyActivity de Google (recomendable poder controlarla para garantizar una experiencia de usuario ‘más equilibrada’).
• Y por supuesto, no olvidar que existen otros asistentes de voz (Siri, Alexa o Cortana) que en su conjunto también llegan a tener un despliegue en más de mil millones de asistentes, y que sus fuentes de datos para dar respuesta no son exclusivamente procedentes de Google.
• Optimizar la presencia local siempre a través de los productos para negocios que ponen a disposición las principales plataformas (ej. Bing Places for Business, Apple Maps).
• Y sobre todo, saber, que pese al esfuerzo que hay que hacer para optimizar y tener presencia en los resultados, buscadores como Google y Bing, responderán con sus resultados procedentes de su Knowledge Graph, y en el caso de Amazon y Apple, con los resultados procedentes de acuerdos con de fuentes de terceros.